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日常学习/大模型/Deepseek/部署显存要求.md

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+![[Pasted image 20250326165958.png]]
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日常学习/大模型/RAG/RAG 概述.md

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+## 一、基本原理
+RAG是一种结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的混合架构，它允许大模型在回答问题时，不仅依赖于自身训练时获得的知识，还能动态地从外部知识库中检索相关信息，以提高生成内容的准确性和可信度。简而言之，RAG可以被理解为“**先查资料，再回答问题**”的智能问答系统。
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+RAG通常由两个主要模块组成：
+1. **检索模块（Retriever）**：从外部数据库或文档集合中提取与输入查询最相关的信息。
+2. **生成模块（Generator）**：基于检索到的内容，结合大模型已有的语言能力，生成最终的回答。
+这种方法的优势在于，它可以让大模型具备“短期记忆”能力，使其能够处理时效性强、知识更新频繁或需要引用外部文献的任务。例如，在金融、医疗、法律等领域，RAG可以帮助模型提供更具权威性的答案，而不是仅凭预训练数据“猜测”答案。
+- RAG技术通过检索外部知识库，避免了幻觉问题的困扰。相较于单纯依赖大型语言模型对海量文本数据的学习，RAG允许模型在生成文本时从事实丰富的外部知识库中检索相关信息。
+- RAG技术的时效性优势使其在处理实效性较强的问题时更为可靠。通过与外部知识库的连接，RAG确保了模型可以获取最新的信息，及时适应当前的事件和知识。
+- 与传统的知识库问答（KBQA）相比，RAG技术在知识检索方面更加灵活，不仅能够从结构化的知识库中检索信息，还能够应对非结构化的自然语言文本。
+## 二、实现原理
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+![[Pasted image 20250326091615.png]]
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日常学习/大模型/function calling.md

@@ -12,6 +12,10 @@ function Calling 是一种机制，允许大语言模型[动态调用](https://z
 
 # 二、Deepseek function calling
 
+`仅限于火山引擎，Deepseek-r1 原版不支持function calling`
+
+```
+
 1. tools定义
 deepseek 官方定义的格式（最多支持 128 个 function），参考 https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/function_calling
 ```json

日常学习/大模型/提示词工程/Cline提示词工程分析.md

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+https://www.ruanx.net/prompt-engineering/
+
+![[Pasted image 20250327190433.png]]
+
+如图，cline将tool 描述加到上下文中，可以实现不使用LLM API执行function call（比如DeepSeek-r1不支持function calling功能）,但缺点在于会上下文token会很长

项目/盛视科技/北京智能建模.md

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